云计算是一种新的计算和服务模式,它将大量的服务器和存储设备等资源整合为一个巨大的“资源池”,利用云平台以及网络向云用户提供按需自助且易扩展的服务。近年来,云计算得到了快速发展,在互联网界的认同度越来越高,形成了应用和服务往云数据中心中迁移的趋势。从云提供商的角度,由于云资源在数据中心中分布不均并且容量有限,合理地部署云用户的服务器以及数据对于提高用户体验至关重要。在现代云数据中心中,虚机部署技术是云提供商进行高效云资源调度时面临的首要问题。另外在云用户的角度,其向云系统中部署应用的预算是有限的,这导致租赁的服务器数量及位置都是受限的,因此如何选择服务器的部署方案,直接决定了应用和服务在部署后的网络性能。基于云计算中现有的虚机部署成果,本文分别从云提供商和云用户这两个角度研究了租户应用在云数据中心中的虚机(服务器)部署方案,以提高云系统的收益,降低租户应用的请求响应延迟。从云提供商的角度,分别考虑了租户应用请求的统计特性以及云数据中心可扩张的情况。而从云用户的角度则考虑了大规模应用用户的请求路由策略。本文主要研究内容如下三个方面:1.基于租户应用请求的统计特性以及虚机和数据存储节点相结合的服务模型,研究了云数据中心中虚机部署的方法,以降低租户应用请求的响应延迟,提高云系统的用户体验。每个租户应用的请求被模拟为独立泊松流,虚机和数据存储节点共同作为一个M/M/1的排队模型。然后,提出了针对虚机部署的两个优化目标:最大延迟最小化(MML,Minimizing Maximum Latency)和总延迟最小化(MTL,Minimizing Total Latency)。对于优化目标为MML的虚机部署,提出了一个近似比为1 + ε的算法。对于优化目标为MTL的虚机部署,提出了三个启发式算法。此外,针对云资源缺乏的情况,本文提出了两个扩展算法,其在确保部署应用数量最大的同时分别优化目标MML和MTL。仿真结果表明,提出的系统模型以及算法能有效地降低租户应用的请求响应延迟。2.考虑云数据中心可扩张的情况,为云提供商提出了一个云系统模型以动态扩张地理分布的云数据中心。在该模型中,云提供商将通过租借其他资源拥有者的空闲物理资源来按需扩张其云数据中心。本文为云提供商定义了两种服务模式。给定资源拥有者集合及其资源以及云用户集合及其需求的虚机,地理分布云的扩张问题是确定要租赁的资源以及满足的云用户的虚机部署方案,以使得云系统的总收益最大。提出了两个多项式时间的启发式算法分别解决不同模式下的问题。本文还考虑了一种更一般的资源租赁策略,即部分租赁,分别提出了两个扩展算法来解决该问题。仿真结果表明,本文的系统模型和算法能够有效地提高用户满意度和总收益,并降低用户请求的平均延迟时间。3.对大规模的应用在地理分布的云数据中心中的部署,本文考虑了该应用用户的请求路由策略。本文将该请求路由策略解释为一个拥塞博弈模型,并且将请求的响应延迟定义为在服务器中的排队时间。给定一个大规模应用程序及其相关估计的参数,以及该应用的部署预算,虚机部署问题是得到虚机(服务器)在一组的云数据中心的部署方案,以使得总的请求响应延迟最小。该问题形式化定义为一个混合整整型双层规划问题。利用拥塞博弈的纳什均衡结构性质,本文成功地得到了一个等价的整型单层规划问题,并提出了一个近似比为2的近似算法。本文还考虑了针对多个应用程序的虚机部署问题,并同样提出了一个近似比为2的近似算法。实验表明,提出的模型和算法明显优于以前的研究。